Volume 4, Nomor 1, April 2023, hlm 18-27 JTTM: Jurnal Terapan Teknik Mesin p ISSN 2721-5377| e ISSN 2721-7825 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/jttm

## Optimasi konsumsi bahan bakar pada mesin bensin menggunakan artificial neural network

## Artificial neural networks are used to optimize gasoline engine fuel consumption
Agung Nugroho 1* , Mochamad Anugrah Tri Nurhasan 1 , Darmanto 1 , Rony Wijanarko 2
1* Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Wahid Hasyim, Jawa Tengah,  Jl. Menoreh Tengah X/22, Sampangan, Semarang 50236, Indonesia
2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Wahid Hasyim, Jawa Tengah,  Jl. Menoreh Tengah
X/22, Sampangan, Semarang 50236, Indonesia *E-mail: agungnugroho3006@gmail.com Article Submit: 10/11/2022 Article Revision:18/12/2022 Article Accepted: 20/12/2022
Abstrak. Saat ini mesin spark ignition (SI) telah menerapkan teknologi injeksi dengan engine control unit (ECU) sebagai  komponen  utamanya.  Engine  map  yang  tersimpan  di  ECU  digunakan  untuk  mengontrol  sistem pembakaran, yang meliputi waktu injeksi dan waktu pengapian. Metode remapping ECU dapat digunakan untuk mendapatkan  performa  terbaik  dari  sebuah  mesin.  Namun,  saat  ini  data  untuk  pemetaan  ulang  biasanya digunakan  dalam  metode trial and error sehingga  tidak  efisien.  Pengembangan  metode  jaringan  saraf  tiruan (JST)  dapat  digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut.  Pada  penelitian  ini  ANN  ( Artificial  Neural Network )  digunakan  untuk  prediksi  engine remapping untuk  optimasi  konsumsi  bahan  bakar.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membandingkan  performa  pada  sepeda  motor  sebelum  dan  sesudah  engine remapping menggunakan ANN ( Artificial Neural Network ). Metode penelitian ini menggunakan mesin pengapian busi 4 tak 160  CC,  performa  mesin  berupa  konsumsi  bahan  bakar,   daya  dan  torsi  diukur  menggunakan  satu  set dinamometer.  optimasi  diawali  dengan  mengambil  sejumlah  data  pada electronic  control  unit (ECU)   berupa peta  mesin  saat  ini  (standar).  bahan  bakar  yang  digunakan  dalam   penelitian  ini  adalah  jenis  Pertalite  dan Pertamax yang diperoleh dari stasiun pengisian bahan bakar terdekat. Selanjutnya optimasi menggunakan ANN dengan cara  melatih fungsi TRAINGDA dan TRAINGDM dengan target menaikkan torsi dan daya sebesar 10% dengan konsumsi bahan bakar konstan. Hasil dari pelatihan ANN tersebut selanjutnya akan diimplementasikan kembali  ke  dalam  ECU untuk  kemudian diuji  ulang pada  dinamometer. Kesimpulan  dari penelitian ini adalah bahwa dari penggunaan fungsi TRAINGDA diperoleh nilai regresi R = 0,98993 dan hasil prediksi ANN dapat digunakan  untuk  menaikkan   performa  mesin.  Kinerja    mesin  setelah  dilakukan  optimasi   mengalami peningkatan torsi sebesar 10,9% dan daya sebesar 9,5% jika dibandingkan dengan performa mesin default dari pabrik.
Kata kunci: ANN; ECU; optimasi; konsumsi bahan bakar
Abstract: Currently, the spark ignition (SI) engine has implemented injection technology with the engine control unit (ECU) as its main component. The engine map stored in the ECU is used to control the combustion system, which  includes  injection  timing  and  ignition  timing.  ECU  remapping  method  can  be  used  to  get  the  best performance  from  an  engine.  However,  currently  the  data  for  remapping  is  usually  used  in  a  trial-and-error method so that it is not efficient. The  development  of  artificial neural network (ANN) methods can  be used  to overcome these problems. In this study, ANN (Artificial Neural Network) is used to predict engine remapping for fuel  consumption  optimization.  This  study  aims  to  compare  the  performance  of  motorcycles  before  and  after engine remapping using ANN (Artificial Neural Network). This research method uses a 4 stroke 160 CC spark plug ignition engine, engine performance in the form of fuel consumption, power and torque is measured using a set of dynamometers. Optimization begins by taking a number of data on the electronic control unit (ECU) in the form  of  a  current (standard)  engine  map.  The  fuel used in this research is Pertalite  and Pertamax  which are obtained  from  the  nearest  gas  station.  Furthermore,  optimization  using  ANN  by  training  the  TRAINGDA  and TRAINGDM functions with the target of increasing torque and power by 10% with constant fuel consumption. The  results  of  the  ANN  training  will  then  be  re-implemented  into  the  ECU  for  later  retesting  on  the
JTTM: Jurnal Terapan Teknik Mesin is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi merupakan sarana penting dalam kebutuhan sehari hari, sepeda motor merupakan sarana yang banyak diminati karena praktis, mudah dioperasikan, biaya operasionalnya pun murah dan yang  paling  penting,  harganya  relatif  terjangkau [1] .  Dalam  sebuah  sepeda  motor  terdapat  ribuan komponen, puluhan sistem dan sub sistem. Oleh karena itu otomotif berkembang menjadi ilmu yang luas [2] . Sepeda motor merupakan jenis mesin penggerak yang memanfaatkan energi kalor dari proses pembakaran  menjadi  energi  mekanik [3] .  Untuk  sistem  pembakaran,  komponen  sepeda  motor sekarang terdapat teknologi injeksi dengan engine map yang tersimpan dalam electronic control unit (ECU).  Engine  map  pada  mesin  kendaraan  bermotor  dapat  diubah-ubah mapping sesuai  keinginan pemilik, pengaturan ulang dalam ECU disebut engine remapping [4][5] . Remapping didasari oleh keinginan si pemilik kendaraan untuk meningkatkan performa lebih dari performa yang sesuai pabriknya atau karena mesin tersebut akan digunakan untuk kondisi dan situasi tertentu,  misalnya  untuk  balapan [1][6] .  Pada  umumnya  dalam  melakukan remapping bertujuan menghasilkan  mesin  dengan  performanya  yang  lebih  tinggi  dari  map  standar.  Penelitian  yang dilakukan Ramadhan dan Lesmana, (2020) setelah dilakukan remapping dapat meningkatkan daya dan torsi.
Metode Artificial  Neural  Network (ANN)  disebut  juga  simulated  neural  network  (SNN)  dan sering  disebut  juga  sebagai  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST).  Hal  tersebut  dikarenakan  oleh  metode  ini merupakan tiruan susunan saraf (neuron) manusia. ANN adalah sebuah alat pemodelan data statistik dan nonstatistik. ANN didefinisikan dengan sebuah  neural network yaitu prosesor yang terdistribusi paralel,  terbuat  dari  unit-unit  yang  sederhana,  dan  memiliki  kemampuan  untuk  menyimpan pengetahuan yang diperoleh secara eksperimental dan siap pakai untuk berbagai tujuan [7] .
ANN  dapat  melakukan  pemodelan  hubungan  yang  rumit  (kompleks)  antara  input  dan  output dengan tujuan untuk menemukan pola pada data [8] . Seperti penelitian yang dilakukan oleh Bhaskar
[9] di mana sebuah Artificial neural network (ANN) dapat dilatih untuk melakukan tugas dan fungsi tertentu  dengan  menyesuaikan  nilai-nilai  koneksi  antar  elemen  untuk  menghasilkan  output  tertentu sesuai target. Pemodelan ANN menggunakan prediksi efisiensi volumetrik dapat menentukan optimasi map  bahan  bakar  berdasarkan  air  fuel  ratio,  dan  hasilnya  akan  memperbaiki  performa,  lebih  hemat bahan  bakar  dan  emisi  ramah  lingkungan [10] .  Hasil  optimasi  dengan  menentukan  parameter pembakaran  melalui  model  analitik  dengan  software  khusus  dapat  menghasilkan  hasil  yang  lebih akurat [10] . Artificial  Neural  Network (ANN)  tersusun  atas  sejumlah  neuron  yang  saling  terhubung  yang terbagi ke dalam beberapa lapisan  yaitu lapisan input, hidden, dan output. Pada lapisan input, suatu ANN  terdiri  atas  beberapa  neuron,  hal  ini  merepresentasikan  parameter  dari  suatu  kasus  yang terhubung  ke  lapisan hidden ,  dan  lapisan hidden saling  terhubung  ke  lapisan output [11] . Backpropagation merupakan algoritma pembelajaran pada ANN yang terawasi ( supervised learning ) diperkenalkan  oleh  David  Rumelhart  dan  James  McClelland  pada  tahun  1986 [12] .  Proses  optimasi dilakukan  dengan  membuat  sebuah  data  training  sehingga  menghasilkan  sebuah  data  output  sesuai yang diharapkan [13] . Proses optimasi  data sangat dipengaruhi oleh intensitas data training, semakin banyak  pola  yang  dimasukkan  ke  dalam  parameter  training  maka  sistem  ANN  akan  memberikan keputusan  atau  hasil  optimasi  dengan  lebih  akurat,  begitu  pula  terhadap  efektivitas  dan  kecepatan mencapai  konvergensinya  akan  semakin  cepat  tercapai [14] .  TRAINGDA  merupakan  salah  satu metode  training feedforward  backpropagation yang  memiliki  tingkat  konvergensi  yang  cepat [15] . Metode  ANN  in  telah  digunakan  untuk  memprediksi  performa  dan  karakter  emisi  pada  mesin,  dan hasilnya  menunjukkan  korelasi  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai  yang  diinginkan  pada  berbagai
dynamometer. The conclusion of this study is that from the use of the training function, the regression value R = 0.98993 and the ANN prediction results can be used to increase machine performance. Engine’s performance has  increased  after  optimization,  torque  increased  10.9%  and  power  increased  9.5%  when  compared  to  the default engine performance from the factory.
Keywords: ANN; ECUs; optimization; fuel consumption
Optimasi konsumsi bahan bakar pada mesin bensin menggunakan artificial neural network
variasi performa mesin dan emisi gas buang dengan nilai regresi mendekati nilai 1 [16] . Penelitian ini fokus untuk menggunakan training TRAINGDA dan TRAINGDM digunakan untuk memperkirakan (prediksi) mapping untuk meningkatkan torsi dan daya mesin sepeda motor dengan konsumsi bahan bakar konstan.

## 2. METODE
Pengujian dilakukan pada mesin sepeda motor jenis 4 tak 160 cc. pengujian dilakukan  pada jalan menanjak, sehingga data yang diambil adalah data existing atau default factory kendaraan. Data yang digunakan adalah data ignition timing pada throttle position 100% yang ada pada ECU juken seperti Gambar 1 .

## Gambar 1 . Data ECU juken
Langkah selanjutnya adalah mengolah data ignition timing dan daya menggunakan software ANN pada  Matlab.  Pada Gambar  2 tersaji  tampilan  mapping  pada  Juken  5.  Program  ANN  bekerja menggunakan input, target, dan menghasilkan output. Ignition timing sebagai target, sedangkan target pada penelitian ini adalah menaikkan daya sebesar 10% dari daya awalnya. Hubungan input dan target pada ANN menggunakan sistem matrik dan diperoleh  matriks berukuran 1x12.
Sedangkan  jenis  fungsi  pelatihan  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada Gambar  3 dengan menggunakan TRAINGDA sedangkan fungsi alih menggunakan LOGSIG dengan jumlah layer 2 dan neural 50. Perlakuan yang dilakukan adalah dengan melakukan uji variasi bahan bakar yang berbeda untuk melihat pengaruh remapping menggunakan ANN
Gambar 2 . Software Artificial Neural Network (ANN)
Pengujian  dilakukan  untuk  menentukan  optimalisasi  dari  algoritma  tersebut  dengan membandingkan nilai Regresi (R), umumnya  semakin mendekati 1 atau 0,999999 nilai dari Regresi (R)  serta mendekati garis maka semakin optimal hasil dari pengujian tersebut. Dalam penelitian ini, akan  diambil  data  existing  kendaraan  dengan  tipe  mesin  KYE  dengan  sistem  injeksi,  kemudian dilanjutkan dengan mengolah data existing dalam program Artificial Neural Network . Jenis ANN yang digunakan adalah Artificial Neural Network back propagation .
Gambar 3 . Pemilihan fungsi pelatihan
Perlakuan yang dilakukan adalah dengan melakukan uji variasi bahan bakar yang berbeda untuk mendapatkan hasil yang paling optimal. Data yang diambil adalah engine map , daya, dan torsi. Data yang telah didapat kemudian diolah dan di optimasi menggunakan ANN. Hasil dari engine remapping dengan menggunakan ANN kemudian diuji kembali untuk diketahui hasilnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Naskah hasil pengujian dan pengambilan map data awal, data yang diambil adalah pada data ECU yang kemudian didapatkan nilai  kecepatan mesin (rpm), throttle  position (bukaan gas), ignition timing (waktu di mana busi mulai menyala), injector timing (waktu di mana saat awal injektor terbuka), Base map (lamanya injektor terbuka). Berikut Tabel 1 hasil pengambilan data ECU.
Tabel 1 . Hasil pengambilan data pada ECU standar
Putaran mesin (rpm) Ignition Timing (◦) TPS (100%) 4000 25.0 4500 27.0 5000 29.0 5500 29.0 6000 30.0 6500 32.0 7000 32.0
Optimasi konsumsi bahan bakar pada mesin bensin menggunakan artificial neural network Putaran mesin (rpm) Ignition Timing (◦) TPS (100%) 7500 31.0 8000 29.0 8500 27.0 9000 25.0 9500 23.0
Sedangkan  hasil  pengambilan  data  ECU  standar  didapatkan  nilai  torsi  dan  daya  menggunakan bahan bakar seperti Tabel 2. Hasil pengujian ECU standar dengan bahan bakar pertalite. .
Tabel 2 . Hasil pengujian ECU standar dengan bahan bakar pertalite.
Putaran mesin (rpm) ECU Standar Pertalite Daya (HP) Torsi (Nm) 4000 6,6 11,68 4500 8,3 13,2 5000 9 12,81 5500 9,9 12,72 6000 10,8 12,77 6500 12 13,01 7000 12,8 12,93 7500 13,4 12,62 8000 13,3 11,7 8500 13,3 11,09 9000 12,3 9,66 9500 10,7 7,92
Berdasarkan Tabel  2 yaitu  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  ECU  Standar  menggunakan bahan bakar Pertalite. Pada kolom pertama terdapat putaran mesin (rpm), pada kolom kedua terdapat daya  (HP),  dan  pada  kolom  ketiga  terdapat  torsi  (Nm).  Kinerja  mesin  uji  diukur  sebelum  adanya optimasi dengan nilai daya tertinggi pada putaran mesin 7500 rpm dengan nilai 13,4 HP sedangkan torsi tertinggi pada putaran mesin 6500 dengan nilai 13,01 Nm.
Tabel 3 . Hasil pengujian ECU Standar dengan bahan bakar Pertalite.
Putaran mesin (rpm) ECU Standar Pertamax Daya (HP) Torsi (Nm) 4000 4,2 7,39 4500 7,9 12,55 5000 9,1 12,87 5500 9,9 12,65 6000 10,4 12,32 6500 11,7 12,74 7000 12,8 12,94 7500 13,1 12,39 8000 13,7 12,08 8500 13,5 11,24 9000 13,2 10,36 9500 12,6 9,34
Berdasarkan Tabel  3 yaitu  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  ECU  Standar  menggunakan bahan bakar Pertalite. Pada kolom pertama terdapat putaran mesin (rpm), pada kolom kedua terdapat
daya (HP), dan pada kolom ketiga terdapat torsi (Nm). Pada tabel 3 terdapat didapatkan data kinerja mesin  dengan  bahan  bakar  Pertalite  yang  diambil  sebelum  dilakukan  optimasi  pada  pengaturan parameter  mapping.  Daya  tertinggi  pada  putaran  mesin  8000  rpm  dengan  nilai  13,7  HP  sedangkan torsi tertinggi pada putaran mesin 7000 dengan nilai 12,94 Nm.
3.1 Data simulasi remapping menggunakan ANN
Saat  melakukan  simulasi  pada  ANN  menggunakan ignition  timing dan  sebagai  targetnya menggunakan daya dan torsi dengan menaikkan daya dan torsi sebesar 10% dari torsi standar.
Gambar 4 . Hasil regresi menggunakan bahan bakar pertalite
Gambar 5 . Hasil regresi menggunakan bahan bakar pertamax
Hasil validasi ANN feedforward dengan regresi R sebesar 0,98714 yang didapatkan dengan menggunakan  bahan  bakar  Pertalite  ditunjukkan  pada Gambar  4 .  dan  hasil  validasi  ANN feedforward dengan regresi R terbaik sebesar 0,99383 yang didapatkan dengan  menggunakan bahan bakar  Pertamax  ditunjukkan  pada Gambar  5 .  Dari  kedua  gambar  tersebut  diperoleh  data output
Optimasi konsumsi bahan bakar pada mesin bensin menggunakan artificial neural network
berupa mapping baru yang digunakan untuk input dalam ANN sedangkan output digunakan data torsi dan daya  dari hasil pengukuran dyno test .
3.2 Kinerja mesin setelah remapping .
Tabel 4 . Hasil pengujian setelah dilakukan remapping dengan bahan bakar pertalite
RPM ECU Setelah di remapping pada bahan bakar Pertalite Daya (HP) Torsi (Nm) 4000 6,7 11,96 4500 8,4 13,25 5000 9,5 13,48 5500 10,3 13,21 6000 11,6 13,68 6500 12,6 13,71 7000 13,5 13,62 7500 14,3 13,52 8000 14,3 12,67 8500 14,2 11,78 9000 13,4 10,55 9500 12,8 9,54
Dari  hasil  optimasi  ANN,  maka  didapatkan  hasil ignition  timing terbaik  yang  kemudian dimasukkan  ke  dalam engine  map  Programmable sebagai  map  baru.  Dan  kemudian  dilakukan pengujian  kembali  untuk  mengetahui  torsi  dan  daya.  Berdasarkan Tabel  4 .  yaitu  hasil  pengujian dengan menggunakan ECU Setelah dilakukan remapping dengan bahan bakar Pertalite. Pada kolom pertama terdapat putaran mesin (rpm), pada kolom kedua terdapat daya (HP), dan pada kolom ketiga terdapat torsi (Nm). Pada tabel terdapat angka berwarna merah yang menandakan pencapaian daya dan torsi tertinggi. Dengan daya tertinggi pada putaran mesin 7500 rpm dengan nilai 14,3 HP sedangkan torsi tertinggi pada putaran mesin 6500 dengan nilai 13,71 Nm.
Tabel 5 . Hasil pengujian setelah dilakukan remapping dengan bahan bakar pertamax
RPM ECU setelah di remapping pada bahan bakar Pertamax Daya (HP) Torsi (Nm) 4000 5,8 10,21 4500 8,5 13,36 5000 9,5 13,51 5500 10,4 13,41 6000 11,7 13,72 6500 12,9 14,13 7000 13,7 13,86 7500 14,6 13,74 8000 15 13,38 8500 14,7 12,23 9000 14,1 11,12 9500 13,3 9,91
Berdasarkan Tabel  5 yaitu  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  ECU  setelah  dilakukan remapping dengan  bahan  bakar  Pertalite.  Pada  kolom  pertama  terdapat  putaran  mesin  (rpm),  pada kolom kedua terdapat daya (HP), dan pada kolom ke tiga terdapat torsi (Nm). Pada Tabel 5 terdapat
angka berwarna merah yang menandakan pencapaian daya dan torsi tertinggi. Dengan daya tertinggi pada putaran mesin 7500 rpm dengan nilai 15 HP sedangkan torsi tertinggi pada putaran mesin 6500 rpm dengan nilai 14,13 Nm.

## 3.3 Analisa hasil pengujian
Berdasarkan Gambar  6 hubungan  daya  pada  ECU  standar  dan  ECU remapping .  pada  ECU remapping ,  daya  mengalami  peningkatan  dari  ECU  sebelum  dilakukan remapping yang  puncaknya mencapai 15 HP dihasilkan pada putaran 8000 rpm dengan bahan bakar Pertamax dan dengan bahan bakar Pertalite puncaknya mencapai 14,3 HP pada putaran mesin 7500 rpm.
Gambar 6 . Grafik perbandingan daya pada ECU standar dan ECU remapping
3.4 Hubungan daya pada ECU standar dan ECU remapping
Berdasarkan Gambar  7 pada  ECU remapping torsi  mengalami  peningkatan,  puncak  tertinggi sebesar  14,13  Nm  dengan  menggunakan  bahan  bakar  Pertamax  pada  putaran  mesin  6500  rpm sedangkan  ECU remapping dengan  bahan  bakar  Pertalite  torsi  13,71  Nm  pada  putaran  mesin  6500 rpm. Pada ECU Remapping torsi mengalami peningkatan yang sesuai dengan kenaikan daya.
Gambar 7 . Grafik perbandingan torsi pada ECU standar dan ECU remapping
Hasil  pengujian  pada  ECU  standar  menggunakan  bahan  bakar  pertalite menghasilkan  performa lebih  baik  dibanding  saat  menggunakan  bahan  bakar  Pertamax,  hal  ini  disebabkan  karena  adanya penentuan ignition  timing yang  tepat  yang  dilakukan  pabrikan  sepeda  motor  supaya  menggunakan bahan  bakar  Pertalite.  Sedangkan  pada  ECU  yang  dilakukan remapping menggunakan  ANN menghasilkan  performa  yang  lebih  baik.  Bahkan  pada  penggunaan  bahan  bakar  Pertamax  hasilnya
0 2 4 6 8 10 12 14 16 4000 4500 5000 5500 6000 6500 7000 7500 8000 8500 9000 9500 D ay a (H P ) putaran mesin (rpm) ECU Standart Pertalite ECU Standart Pertamax
0 2 4 6 8 10 12 14 16 4000 4500 5000 5500 6000 6500 7000 7500 8000 8500 9000 9500 T or si ( N m ) Putaran Mesin (RPM) ECU Standart Pertalite ECU Standart Pertamax
ECU Remap Pertalite
ECU Remap Pertamax
Optimasi konsumsi bahan bakar pada mesin bensin menggunakan artificial neural network
lebih baik dibanding Pertalite, hal ini dikarenakan adanya penentuan ignition timing yang tepat oleh ANN  pada  proses  pembakaran.  Dimana ignition  timing setelah  dilakukan remapping menggunakan ANN  menghasilkan  nilai  yang  rata-rata  lebih  maju  dibanding  saat  standar  yang  menyebabkan  api menyala lebih awal. Sesuai dengan penelitian [17] bahwa dengan melakukan remapping pada sudut pengapian  mendapatkan  bahwa  peningkatan  performa  terjadi  pada  sudut  pengapian  maju  15%. Sehingga simulasi menggunakan ANN sangat akurat dalam memprediksi performa mesin diselaraskan dengan penelitian [10] .

## 4. SIMPULAN
ANN  dapat  digunakan  sebagai  alat  prediksi  kinerja  sepeda  motor.  Fungsi  TRAINGDA  lebih akurat  dibandingkan  TRAINGDM  dalam  melakukan  prediksi  torsi  dan  daya.  Sepeda  motor  yang dilakukan remapping dengan bahan bakar Pertalite mengalami kenaikan torsi 5,4% dan kenaikan daya 6,7%. Sepeda  motor  yang  dilakukan remapping dengan  bahan  bakar  Pertamax  mengalami  kenaikan torsi 10,9% dan kenaikan daya 9,5%.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih atas dukungan Lembaga penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Wahid Hasyim Semarang yang telah mendanai penelitian ini.

## REFERENSI
[1] M  Bagus  Anggoro,  Armila,  and  Rudi  Kurniawan  Arief,  “Analisis  Variasi  Busi  Terhadap Performa dan Bahan Bakar Motor Bensin 2 Langkah Yamaha F1ZR 110CC,” JTTM  J. Terap. Tek. Mesin , vol. 2, no. 2, 2021, doi: 10.37373/jttm.v2i2.137.
[2] M.  Solikin  and  Sutiman,  “Buku  Mesin  Sepeda  Motor  Sutiman.”  Insania,  Yogyaka,  p.  152, 2005.
[3] W.  D.  Raharjo  and  Karnowo,  “Mesin  Konversi  Energi.”  Semarang:  Universitas  Negeri  …, 2008.
[4] M. Rifal and N. Sinaga, Impact of methanol-gasoline fuel blend on the fuel consumption and exhaust  emission  of  a  SI  engine ,  vol.  1725.  The  3rd  International  Conference  On  Advanced Materials Science And Technology (Icamst 2015), 2016.
[5] S. P. Pratama, “Computational Fluid Dynamic ( CFD ) Analysis of Turbo Cyclone and Intake Manifold Spacer on Honda Supra Fit,” vol. 3, no. April, pp. 9–18, 2022.
[6] Awang  Surya  and  Hendly  Kevin  Ramadhony,  “MODIFIKASI  GEARBOX  CLOSE  RATIO UNTUK  MENINGKATKAN  AKSELERASI  SEPEDA  MOTOR  KAWASAKI  NINJA  RR 150CC,” JTTM  J. Terap. Tek. Mesin , vol. 1, no. 2, 2020, doi: 10.37373/msn.v1i2.50.
[7] M.  Mesbah,  S.  S.  Allan,  and  D.  D.  Hettich,  “Communications  systems,” Smart  Grids: Advanced  Technologies  and  Solutions,  Second  Edition .  pp.  149–177,  2017,  doi: 10.1201/9781351228480.
[8] M.  Y.  Habibi  and  E.  Riksakomara,  “Peramalan  Harga  Garam  Konsumsi  Menggunakan Artificial  Neural  Network  Feedforward-Backpropagation  (Studi  Kasus :  PT.  Garam  Mas,
Rembang, Jawa Tengah),” J. Tek. ITS , vol. 6, no. 2, 2017, doi: 10.12962/j23373539.v6i2.23200.
[9] A. B. Garg, P. Diwan, and M. Saxena, “Artificial Neural Networks based Methodologies for Optimization of Engine Operations,” vol. 3, no. 5, pp. 1–5, 2012.
[10]  Paridawati, “Optimasi Efisiensi Motor Bakar Sistem Injekasi Menggunakan Metode Simulasi Artificial Neural Network,” Pros. SNATIF Ke -1 , vol. 1, no. 1, pp. 161–164, 2014.
[11]  T. Efendigil and S. Önüt, “An integration methodology based on fuzzy inference systems and neural approaches for multi-stage supply-chains,” Comput. Ind. Eng. , 2012.
[12]  L. V Fausett and W. Elwasif, “Predicting performance from test scores using backpropagation and counterpropagation,” … Int. Conf. Neural … , 1994.
[13]  Raju  Rizkyana  and  Awang  Surya,  “SISTEM  KEAMANAN  SEPEDA  MOTOR  DENGAN MENGGANTI SAKLAR  STARTER MENGGUNAKAN  FINGERPRINT,” JTTM  J. Terap. Tek. Mesin , vol. 2, no. 1, 2021, doi: 10.37373/jttm.v2i1.90.
[14]  …, E. S. Ningrum, Z. Darojah, and H. Hermawan, “Artificial neural network through energy
value of empirical mode decomposition feature extraction based: Application on bearing fault diagnosis,” 2019 Int. … , 2019.
[15]  D.  Bondar,  “Use  of  a  Neural  Network  to  Predict  Strength  and  Optimum  Compositions  of Natural Alumina-Silica-Based Geopolymers,” J. Mater. Civ. Eng. , vol. 26, no. 3, pp. 499–503, 2014, doi: 10.1061/(asce)mt.1943-5533.0000829.
[16]  S. P. Shivakumar, R. Shrinivasa, and B. S. Samaga, “Performance and emission characteristics of  a  4  stroke  CI  engine  operated  on  honge  methyl  ester  using  artificial  neural  network,” Journal of Engineering and … . Citeseer, 2010.
[17]  S.  Mintoro,  “Optimasi  Kinerja  ECU  (  Electronic  Control  Unit  )  Melalui  Pemrograman Remapping Pada Mesin EFI,” SEMNAS IIB DARMAJAYA Kotabumi , pp. 458–471, 2017.